Projektu sprendžiama esminė skaitmeninės reklamos rinkos problema – neefektyvus, brangus reklamos kampanijų (media buying) planavimo, testavimo ir optimizavimo procesas, kuris šiuo metu yra stipriai priklausomas nuo žmogiškųjų resursų ir fragmentuotų įrankių. Pagrindinės problemos: 1. Lėtas ir neefektyvus sprendimų priėmimas. 2. Didelė paslaugos savikaina ir ribotas prieinamumas. 3. Brangus ir rizikingas kūrybos testavimas. 4. Fragmentuoti sprendimai ir nepakankamas automatizavimas. Projektas sprendžia rinkos netolygumą – augančias reklamos apimtis ir ribotą optimizavimo pajėgumą, paremtą žmogaus darbu. Projekte bus kuriamas autonominis DI sprendimas, kuris: • priima sprendimus remdamasis didelės apimties istorinių kampanijų laiko eilučių duomenimis; • integruoja kliento paskyros duomenis su viešais rinkos signalais (konkurentų reklamos); • ne tik teikia rekomendacijas, bet ir vykdo realius veiksmus (kampanijų kūrimą, stabdymą, biudžetų koregavimą); • užtikrina rizikos kontrolę per saugiklius, audit trail ir etapinės autonomijos modelį. Siekiami rezultatai – sutrumpinti laiką iki efektyvių kampanijų, sumažinti reklamos testavimo kaštus, padidinti reklamos investicijų grąžą ir užtikrinti ekonomiškai efektyvų reklamos valdymą. Projektu bus sprendžiamos šios problemos, tiesiogiai šalinant jų priežastis: • sprendimų priėmimo neefektyvumas – diegiant duomenimis grįstą sprendimų modelį; • duomenų fragmentacija – apjungiant vidinius ir išorinius rinkos signalus; • žemas automatizacijos lygis – kuriant uždarą optimizavimo ciklą; • didelė paslaugos savikaina – pakeičiant rankinį darbą autonominiu DI sprendimu.